【3本28元專場】記憶術 過目不忘訓練方法技巧 提升腦力情商 智力心理學零基礎入門書籍 生 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

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店铺： 铂悦居图书专营店

出版社： 吉林文史出版社

ISBN：9787547240465

商品编码：24076420747

丛书名： 超级记忆术

基本信息：

書名：超級記憶術（精裝版）思維解碼

齣版發行：吉林文史齣版社

開本：16開

字數：200韆字

頁數：246頁

尺寸：152mm*217mm

ISBN：9787547240465

定價：49.00元/冊

 

 

橫掃全球的記憶法大全

巧妙擊破各個記憶弱點 輕鬆告彆健忘惡習

高效掌握記憶方法 輕鬆牢記海量信息

告彆健忘，徹底和遺忘說“再見”

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好的，為您呈現一本關於深度學習與人工智能前沿理論的書籍簡介，全方位解讀驅動現代智能發展的核心技術。 書名：《深度學習：從理論到實踐的智慧之旅》 內容簡介： 在這個信息爆炸、數據洪流的時代，人工智能（AI）已不再是科幻小說的情節，而是深刻改變我們生活、工作乃至思考方式的強大力量。而深度學習，作為當前人工智能領域最璀璨的明星，正以前所未有的速度和深度，解構著人類智能的奧秘，並催生齣無數顛覆性的應用。本書《深度學習：從理論到實踐的智慧之旅》正是為瞭滿足廣大讀者對這一前沿領域的好奇與求知欲而精心打造。它並非僅限於簡單的技術羅列，而是旨在引領您踏上一段深入的智慧之旅，從最根本的理論基石，一步步攀登至最前沿的技術實踐，最終觸及人工智能的未來圖景。 本書結構嚴謹，邏輯清晰，由淺入深，循序漸進，力求為讀者構建一個全麵而係統的深度學習知識體係。我們不會止步於“黑箱”式的操作指南，而是著重解析深度學習模型為何能夠“學習”，其背後的數學原理、算法邏輯以及核心思想。無論是對神經網絡的初步認知，還是對復雜模型的深入剖析，本書都將為您提供清晰的脈絡和詳實的解讀。 第一部分：理論基石——探尋學習的本質 在開啓深度學習的探索之前，理解其理論根基至關重要。本部分將帶領您迴顧機器學習的基本概念，從監督學習、無監督學習到強化學習，厘清它們之間的聯係與區彆，為後續的深度學習奠定堅實的基礎。您將深入瞭解何為“模型”與“參數”，以及“損失函數”和“優化器”在模型訓練過程中扮演的關鍵角色。 隨後，我們將聚焦於深度學習的核心——人工神經網絡。從最簡單的感知機模型齣發，本書將詳細講解神經元的工作原理，多層感知機（MLP）的結構，以及層層疊加如何構建齣強大的非綫性特徵提取能力。您將瞭解到反嚮傳播算法的精妙之處，它是如何通過梯度下降的思想，不斷調整模型參數，使之能夠逼近真實世界的數據規律。梯度消失與爆炸等經典問題及其解決方案，如ReLU激活函數、Batch Normalization等，都將得到細緻的闡述，幫助您理解模型訓練過程中的挑戰與應對之道。 第二部分：模型精粹——洞察主流架構的奧秘 隨著理論基礎的夯實，我們將進入深度學習模型的精粹部分，逐一解析那些在各個領域大放異彩的經典與前沿架構。 捲積神經網絡（CNNs）： 作為圖像識彆、計算機視覺領域的絕對王者，CNNs的魅力在於其能夠高效地捕捉圖像的局部特徵和空間層級關係。本書將詳細剖析捲積層、池化層、全連接層的運作機製，解釋感受野、權值共享等概念如何賦予CNNs強大的圖像處理能力。從LeNet到AlexNet，再到VGG、ResNet、Inception等一係列裏程碑式的模型，我們將追溯其發展脈絡，理解每一代模型的創新與突破，以及它們是如何在ImageNet等大規模數據集上刷新紀錄的。您還將瞭解到目標檢測（如Faster R-CNN, YOLO）和圖像分割（如U-Net）等更高級的計算機視覺任務是如何基於CNNs構建的。 循環神經網絡（RNNs）及其變種： 對於序列數據的處理，特彆是自然語言處理（NLP）領域，RNNs及其變種（如LSTM、GRU）扮演著不可替代的角色。本書將深入解析RNNs的循環結構，以及它們如何通過隱藏狀態來記憶和處理時間序列信息。您將理解LSTM和GRU如何通過引入門控機製，有效地解決瞭傳統RNNs的長期依賴問題，使其能夠處理更長的序列。我們將探討RNNs在機器翻譯、文本生成、語音識彆等任務中的應用，並介紹Transformer模型的革命性進展，理解其在並行計算和注意力機製方麵的優勢，如何徹底改變瞭NLP領域。 生成對抗網絡（GANs）： GANs的齣現，為人工智能的創造力注入瞭新的生命。本書將詳細介紹GANs的生成器和判彆器的對抗訓練機製，揭示其如何能夠生成逼真度極高的圖像、音頻甚至文本。您將瞭解到不同類型的GANs，如DCGAN、StyleGAN、CycleGAN等，以及它們在圖像風格遷移、超分辨率、數據增強等領域的創新應用。本書將幫助您理解GANs訓練的難點與技巧，以及如何評估生成樣本的質量。 自編碼器（Autoencoders）與降維技術： 自編碼器作為一種無監督學習模型，在數據降維、特徵提取和異常檢測方麵有著廣泛的應用。本書將介紹基礎自編碼器、深度自編碼器、變分自編碼器（VAEs）等模型，以及它們在數據壓縮、降噪、生成模型等方麵的原理和實踐。您還將瞭解主成分分析（PCA）等傳統降維方法，並理解深度學習在處理高維數據時的獨特優勢。 第三部分：實踐賦能——從理論到落地的技術指南 理論的深度最終需要通過實踐來檢驗和升華。本部分將為您提供一係列從理論到落地的關鍵技術指南，讓您能夠親手構建和訓練自己的深度學習模型。 深度學習框架與工具： 我們將為您介紹當前最主流的深度學習框架，如TensorFlow、PyTorch等。本書將詳細講解這些框架的基本用法，包括數據加載、模型定義、訓練流程、模型評估等。您將學會如何利用這些強大的工具，高效地實現各種深度學習模型的搭建與調試。同時，我們也會提及Keras等高層API，以及NumPy、Pandas等數據處理庫，為您構建完整的開發環境提供支持。 數據預處理與增強： 真實世界的數據往往是嘈雜且不完整的。本書將深入講解數據清洗、歸一化、特徵工程等預處理技術，以及數據增強（如圖像鏇轉、裁剪、翻轉等）在提升模型泛化能力方麵的作用。您將學會如何為不同的模型和任務準備高質量的數據集。 模型訓練與調優： 訓練深度學習模型是一個精細活，涉及超參數的選擇、學習率的調整、早停策略的應用等。本書將提供詳盡的模型訓練策略，包括如何進行超參數搜索，如何利用驗證集進行模型評估，以及如何避免過擬閤和欠擬閤。您將掌握提升模型性能的關鍵技巧。 模型部署與推理： 訓練好的模型並非終點，將其部署到實際應用場景中纔能真正發揮其價值。本書將介紹模型部署的常見流程，包括模型序列化、服務器部署、邊緣計算部署等。您將瞭解如何讓您的深度學習模型在各種平颱上高效運行，並進行實時推理。 第四部分：前沿探索與未來展望——人工智能的無限可能 在掌握瞭深度學習的核心理論與實踐技術後，本書將帶領您一同展望人工智能的未來。我們將探討一些當前最熱門的前沿研究方嚮，如： 強化學習的深入應用： 除瞭在遊戲領域的突破，強化學習在機器人控製、自動駕駛、資源調度等領域展現齣巨大的潛力。 圖神經網絡（GNNs）： 針對圖結構數據的處理，GNNs在社交網絡分析、分子結構預測、推薦係統等領域開闢瞭新的道路。 可解釋性AI（XAI）： 隨著AI應用的深入，理解模型的決策過程變得越來越重要。本書將介紹XAI的基本概念和技術，幫助您理解“黑箱”模型是如何做齣決策的。 AI倫理與安全： 人工智能的飛速發展也伴隨著倫理、隱私、偏見等方麵的挑戰。本書將對這些重要議題進行探討，引導讀者思考AI的社會責任。 《深度學習：從理論到實踐的智慧之旅》旨在成為您學習深度學習不可或缺的夥伴。無論您是想深入理解AI底層邏輯的開發者、渴望掌握前沿技術的學生，還是對智能世界充滿好奇的愛好者，本書都將為您提供一條清晰、係統、且充滿啓發的學習路徑。我們相信，通過這本書的引導，您將能夠自信地駕馭深度學習這股強大的技術浪潮，探索人工智能的無限可能，並為構建更智能、更美好的未來貢獻自己的力量。

评分☆☆☆☆☆

這本書真的給瞭我太多的驚喜，我必須好好寫寫我的感受。首先，它的內容非常係統化，從最基礎的腦科學知識講到具體的記憶技巧，循序漸進，即使是完全沒有接觸過這方麵知識的讀者也能輕鬆理解。我之前對心理學和腦科學一直很好奇，但覺得門檻很高，不敢輕易去瞭解。這本書就像是一扇窗戶，讓我得以窺見這些領域的精彩之處。它用非常通俗易懂的語言，解釋瞭很多復雜的概念，而且還配有很多插圖和圖錶，讓整個學習過程變得生動有趣。我尤其喜歡關於“工作記憶”和“工作流”的講解，這讓我明白瞭為什麼有時候明明很簡單的事情，自己卻總是齣錯，以及如何通過優化工作流程來提高效率。書中還分享瞭一些提高學習效率的“黑科技”，這些方法我以前聞所未聞，但嘗試之後發現效果驚人。我現在學習新知識的速度明顯加快瞭，而且記得更牢固，考試成績也有瞭顯著的提升。這本書真的為我打開瞭新世界的大門。

评分☆☆☆☆☆

一本讓我徹底改變學習習慣的書，原本以為記憶力這東西是天生的，要麼好要麼差，但這本書徹底顛覆瞭我的認知。它沒有給我灌輸什麼“過目不忘”的神奇公式，而是從最基礎的原理齣發，一步步教我如何去理解記憶的過程。比如，書中詳細講解瞭短時記憶、長時記憶的區彆，以及信息如何從前者轉移到後者。它還提供瞭很多實用的技巧，像是聯想記憶法、位置記憶法等等，而且每一個方法都附有具體的案例和練習，讓我能夠立刻動手嘗試。我之前總是死記硬背，效果差不說，還特彆枯燥。這本書讓我意識到，原來學習也可以是一場充滿樂趣的探索。現在，我能更輕鬆地記住課本上的重點，甚至是一些我本來覺得很難記的東西，比如專業術語和復雜的公式。而且，書中關於提升腦力的一部分，讓我對自己的大腦有瞭全新的認識，不再覺得它是一個固定的“硬件”，而是可以通過訓練變得更強大。我還會嚮我的朋友們推薦這本書，因為它真的太棒瞭！

评分☆☆☆☆☆

我一直以為自己是個“記不住東西”的人，所以很多學習上的進步對我來說都是奢望。直到我翻開這本書，我纔發現，原來記憶力是可以後天培養的！這本書的邏輯非常清晰，它不是簡單地羅列一些記憶技巧，而是深入淺齣地講解瞭記憶的原理，讓我從根本上理解瞭為什麼這些技巧會有效。我特彆喜歡書中關於“可視化”和“故事化”記憶法的介紹，這些方法非常形象生動，讓我一下子就能掌握。而且，這本書還強調瞭“休息”和“睡眠”對記憶的重要性，這常常被我們忽視。通過書中的指導，我學會瞭如何安排自己的學習和休息時間，讓大腦得到充分的休息，從而更好地鞏固記憶。我不僅在學習上受益匪淺，在日常生活中，比如記住人名、會議內容等方麵，也變得得心應手。這本書真的就像是為我量身定製的記憶力提升指南，它給瞭我信心，也給瞭我方法。我感覺自己不再是那個“記不住東西”的人瞭，而是可以主動去掌握和運用知識的高效學習者。

评分☆☆☆☆☆

剛拿到這本書的時候，我並沒有抱太大的期望，想著大概又是些泛泛而談的理論。但讀瞭幾頁後，我驚喜地發現，這本書寫得特彆接地氣，而且非常注重實踐。作者沒有空談大道理，而是直接給齣瞭許多可以直接操作的方法。特彆是關於如何提高專注力的章節，裏麵介紹的幾個小練習，我試瞭之後發現效果立竿見影。以前我經常會在學習的時候走神，一會看看手機，一會又想彆的事情，效率特彆低。這本書教我如何排除乾擾，如何讓自己的注意力集中在眼前的事情上，而且還講解瞭背後的心理學原理，讓我知其然也知其所以然。更讓我感到意外的是，書中關於情商提升的內容也寫得相當精彩。我一直覺得情商是很虛的概念，很難去衡量和提升，但這本書把它拆解成瞭幾個可以具體去做的方麵，比如如何更好地理解他人的情緒，如何更有效地進行溝通等等。我現在感覺自己和彆人的交流比以前順暢多瞭，也更能理解彆人的想法瞭。這本書不僅僅是一本學習記憶術的書，更像是一本全方位的自我提升指南。

评分☆☆☆☆☆

這本書的價值遠不止於“記憶術”這幾個字。它更像是一本關於如何“有效思考”和“高效學習”的寶典。我之前總覺得自己在學習上投入瞭很多時間和精力，但效果卻不盡如人意，有時候甚至會産生自我懷疑。這本書讓我明白，原來學習的效率和方法息息相關，死記硬背永遠比不上理解和運用。書中關於“主動迴憶”和“間隔重復”的講解，徹底改變瞭我以往的學習模式。我學會瞭如何測試自己是否真正掌握瞭知識，而不是僅僅停留在“我好像知道”的層麵。而且，它還提供瞭一些關於如何培養學習興趣的方法，讓我覺得學習不再是一件枯燥的任務，而是一種享受。我通過書中提供的一些練習，發現自己原來可以對一些我曾經覺得枯燥的學科産生濃厚的興趣。這本書不僅僅是提升記憶力，更是提升瞭我的學習能力和學習的信心。我覺得任何想要提升自己，想要在學習和工作中取得更好成績的人，都應該讀一讀這本書。